La startup d'intelligence artificielle de construction résidentielle Higharc a annoncé aujourd'hui avoir levé 95 millions de dollars dans le cadre d'une nouvelle ronde de financement pour transformer la façon dont les projets de construction sont planifiés et exécutés.
Higharc affirme qu'elle essaie d'utiliser des algorithmes d'IA pour mettre de l'ordre dans le processus chaotique de construction de maisons, qui nécessite des tonnes d'organisation et de planification avant même que la première tranchée de fondation ne soit creusée. Les architectes doivent produire des conceptions, les ingénieurs doivent les comparer aux codes locaux, puis les estimateurs se penchent sur ces plans pour compter chaque morceau de deux par quatre, les cloisons sèches et tous les cadres de fenêtres et tout ce qui y entre. Il y a des permis et des raccordements aux services publics à prendre en compte.
L'ensemble du processus prend généralement jusqu'à un an avant le début des travaux de construction, et même dans ce cas, une grande partie de la planification passe par la fenêtre, les dépassements de coûts étant si fréquents que la plupart des promoteurs les budgétisent. C'est ce désordre organisationnel que Higharc tente de maîtriser avec ses modèles d'IA spécialisés, conçus pour automatiser des flux de travail complexes concernant la conception des bâtiments, la modélisation 3D, l'estimation des coûts, les ventes et la documentation de construction.
Le cofondateur et directeur général, Marc Minor, a déclaré que l'entreprise souhaitait faire plus que simplement aider les constructeurs d'habitations. « Il s'agit de remodeler la façon dont les constructeurs travaillent, en réduisant les délais et les coûts par tâche tout en offrant aux acheteurs une expérience plus personnalisée », a-t-il déclaré. « Les constructeurs et les distributeurs qui ouvrent la voie utilisent l’IA pour automatiser leurs flux de travail les plus complexes, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur l’amélioration des produits et l’expérience client. »
IA spatiale
Minor affirme qu'il existe une grande opportunité dans le domaine de la construction, car les systèmes d'IA standard ne sont tout simplement pas assez sophistiqués. Des outils tels que Claude d'Anthropic PBC et ChatGPT d'OpenAI Group PBC sont conçus pour traiter et générer du texte, mais les bâtiments sont des environnements spatiaux, avec des murs, des fenêtres, des luminaires et des éléments structurels qui sont tous liés les uns aux autres sur trois dimensions. Les grands modèles de langage ne comprennent pas suffisamment cela pour générer des plans d'étage précis.
La solution de Higharc est « l'IA spatiale », qui est une catégorie de modèles d'IA distincte des LLM qui ont été formés pour comprendre les espaces physiques et leur dynamique complexe. La startup a formé ses modèles exclusivement sur des milliers de dessins architecturaux résidentiels, de la même manière que les véhicules autonomes sont formés à partir de séquences vidéo de vraies voitures circulant sur les routes.
Tout comme une voiture autonome peut distinguer un panneau routier d'un piéton, les modèles Higharc peuvent identifier tout ce que l'on peut trouver dans une maison, comme un mur structurel, une baie de fenêtre, une colonne porteuse et même l'évier de la cuisine. En comprenant tous ces composants, il peut ingérer des dessins architecturaux pour construire un modèle lisible par machine d’une maison entière.
Ces modèles sont dynamiques et s'intègrent dans les codes du bâtiment et les normes de construction locaux, de sorte que toute modification apportée à un plan d'étage sera automatiquement reflétée dans l'estimation des coûts générée par l'IA et dans la documentation. Traditionnellement, ces éléments devraient tous être mis à jour séparément.
La startup utilise une architecture de validation multimodèle pour empêcher les hallucinations de se produire. Ainsi, au lieu de s’appuyer sur un modèle unique pour éviter les erreurs, il utilise des modèles en couches qui recoupent en permanence les entrées et les sorties et signalent toutes les divergences qui apparaissent.
Les experts humains restent informés pour tout valider, garantissant ainsi que tous les plans générés par l’IA sont fiables. C'est important, car si une estimation des coûts n'est pas satisfaisante ou si les mauvais matériaux sont commandés, cela pourrait bloquer le travail sur le chantier pendant des jours, voire des semaines.
« Nous avons évalué de nombreux outils d'IA, mais la plupart produisent des résultats qui nécessitent tellement de corrections qu'ils sont inutilisables », a déclaré Kyle Bear, vice-président de la recherche et du développement chez Signature Homes LLC, client de Higharc. « Higharc est différent. Il est ancré dans la manière dont les maisons sont réellement construites, de sorte que les résultats sont utilisables dès le premier jour. (Cela) nous aide à avancer plus rapidement et à fonctionner avec plus de précision et avec moins de surprises en aval. »
Pivot de la chaîne d’approvisionnement
Jusqu'à présent, Higharc s'est concentré uniquement sur les constructeurs de maisons, mais parallèlement au financement, elle a annoncé un changement important, affirmant qu'elle étendait sa technologie d'intelligence des plans d'étage à la chaîne d'approvisionnement en matériaux. Elle s'associe à US LBM, le plus grand distributeur privé de matériaux de construction aux États-Unis, pour automatiser les estimations de prix pour les projets de construction de maisons.
Jonathan Greene, directeur du numérique et de la technologie de LBM aux États-Unis, a déclaré que le processus typique d'estimation des coûts est laborieux et peu fiable. Lorsqu'un constructeur fournit un plan d'étage à un distributeur de matériaux, quelqu'un doit passer au crible ces plans et produire ce que l'on appelle un « relevé », à savoir un décompte détaillé de chaque montant, clou, solive, poutre, plaque de plâtre, cadre de porte, poignée de porte et tout ce qui entre dans la maison finie. Il s'agit d'un processus lent et semé d'erreurs qui entraîne des dépassements de coûts, du gaspillage de matériaux commandés mais jamais utilisés et des retards coûteux.
La nouvelle IA AutoTranslate de Higharc est destinée à rationaliser l'ensemble du processus. Il peut ingérer un plan d'étage plat 2D et le transformer en un modèle spatial 3D. Sur cette base, il générera ensuite un relevé de matériaux précis, aligné sur les produits du catalogue de US LBM, afin que les constructeurs de maisons puissent voir une estimation de prix plus précise.
« Ce qui distingue Higharc, c'est la capacité de passer d'un plan 2D statique à un modèle de données 3D précis et dynamique en une seule étape », a déclaré Greene. « Cela permet non seulement des devis rapides et précis, mais aussi une planification plus intelligente des matériaux, la possibilité de vendre la maison entière et une collaboration en temps réel avec nos clients. »
Higharc utilisera les fonds du cycle d'aujourd'hui pour étendre le développement de ses produits d'IA, développer des modèles plus spécialisés et se développer dans des segments plus larges de l'industrie de la construction résidentielle. « Tout ce que nous construisons vise un seul objectif : rendre la construction de maisons transparente afin que les constructeurs puissent construire de meilleures maisons à un prix plus abordable », a déclaré Minor. « Cette prochaine phase consiste à étendre cet impact en approfondissant nos capacités d'IA et en amenant les fournisseurs sur le même système de confiance sur lequel les constructeurs s'appuient déjà. »
